ARIMA（自回归积分滑动平均模型）是一种用于时间序列数据分析的统计模型。它通过分析历史数据来预测未来的趋势。
ARIMA 模型组成部分
ARIMA 模型由以下三个部分组成：
- 自回归（AR）部分：它使用过去的数据点来预测当前值。
- 移动平均（MA）部分：它使用过去误差来预测当前值。
- 差分（I）部分：它通过差分转换来使时间序列平稳。
如何使用 ARIMA 模型
- 数据预处理：首先需要对时间序列数据进行预处理，包括去除异常值、缺失值等。
- 模型选择：根据数据的特点选择合适的 ARIMA 模型。
- 参数估计：使用最大似然估计等方法估计模型参数。
- 模型检验：检验模型的拟合效果。
- 预测：使用模型进行预测。
图像示例
以下是一个 ARIMA 模型的图像示例：
扩展阅读
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